[发明专利]一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法

权利要求书

1.一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：通过漏磁探测器获取管道内的漏磁信号；

S2：采用伪彩色处理技术进行图像增强，采用密度分割进行伪彩色增强；

S3：在SSD网络中加入多孔卷积和注意力残差模块，得到新的SSD网络模型；

S4：通过改进后的SSD网络进行漏磁图像检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，在S3中，SSD网络由VGG-16网络的前五层和四个附加卷积层组成，多孔卷积添加到SSD网络中的Conv4_3层，并将其更改为多尺度扩展卷积层，然后注意两个卷积层生成的特征图，添加裁剪层以适应任何大小的输入，从而使空卷积特征图的大小与前一个相同，两个特征图逐像素相乘，得到底层和高层语义信息的融合特征图。

3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，在S3中，多孔卷积在原始卷积的基础上增加了一个r参数，通过控制r参数的大小得到不同大小的卷积视野，新的网络通过4种不同r参数的卷积作用于同一输入以感受不同视野的特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，在S3中，每个注意力残差模块包含面具分支和主干分支，主干分支可以是任何当前的卷积神经网络模型，面具分支处理特征图并输出具有相同维度的注意力特征图，然后通过使用点乘法运算来组合两个分支的特征图，以获得最终的输出特征图。

5.根据权利要求1所述的一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，在S3中，在浅层结构中，网络的注意力集中在背景和其他区域，而在深层结构中，网络的注意力特征图集中在要检测的对象上。

6.根据权利要求4所述的一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，在面具分支中，对特征图的处理包括下采样和上采样，下采样用于快速编码和获取特征图的全局特征，上采样将下采样后提取的全局高维特征与之前未采样的特征相结合，以制作上下文和高低纬度特征。

7.根据权利要求1所述的一种基于多尺度SSD网络的管道漏磁图像检测方法，其特征在于，在S4中，将伪色彩增强过的图像放入改进的模型后，图像由1、2、4和8、4级的多孔卷积而成，同时，使用conv3_3和conv4_3提取图像的低层特征，conv3_3层步幅为4，conv4_3层步幅为8，注意两个卷积层生成的特征图，添加裁剪层以适应任何大小的输入，使空卷积特征图的大小与前一个相同，将两个特征图逐像素相乘，得到底层和高层语义信息的融合特征图。